We do not offer, support, or condone any illicit services mentioned in this glossary. We also do not sell any data to illegal entities. These terms are provided solely for educational and awareness purposes to help businesses understand and prevent fraud.
ما هو الرفض الكاذب؟
أ تراجع كاذب هو قرار خاطئ تم اتخاذه بواسطة نظام كشف الاحتيال الذي يحدد بشكل غير صحيح المعاملة المشروعة أو محاولة تسجيل الدخول أو إجراء الحساب على أنه احتيال. غالبًا ما تكون هذه الانخفاضات نتيجة لتدابير منع الاحتيال الشديدة أو القواعد القديمة أو التفسير الخاطئ للبيانات.
يمكن أن تؤثر حالات الرفض الكاذبة بشكل كبير على الشركات من خلال التسبب في خسائر مالية وإتلاف علاقات العملاء وردع عمليات الشراء المتكررة.
ما مدى شيوع حالات الرفض الكاذب؟
تعتبر الانخفاضات الكاذبة أكثر شيوعًا مما تدركه معظم الشركات، خاصة في الصناعات ذات الأحجام الكبيرة من المعاملات مثل التجارة الإلكترونية أو الخدمات المصرفية. ال تقرير مدفوعات التجارة الإلكترونية العالمية والاحتيال لعام 2024 الصادر عن مجلس المخاطر التجارية وجدت أن التجار يرفضون 6٪ من جميع طلبات التجارة الإلكترونية، مع رفض 2٪ إلى 10٪ من هذه المعاملات المشروعة عن طريق الخطأ.
تمثل الانخفاضات الكاذبة مصدر قلق متزايد للشركات، لأنها تسبب خسارة فورية في الإيرادات وتآكل ثقة العملاء على المدى الطويل.
هل الرفض الكاذب هو نفس الإيجابيات الكاذبة؟
لا، الرفض الكاذب والإيجابيات الكاذبة مفهومان مختلفان، رغم ارتباطهما. تشير الإيجابيات الكاذبة بشكل غير صحيح إلى المعاملات المشروعة على أنها احتيالية ولكنها تسمح لها بالمتابعة. ومع ذلك، فإن حالات الرفض الكاذبة ترفض بشكل غير صحيح الإجراءات المشروعة، مما يمنع إتمام المعاملة.
ما الذي يسبب الانخفاضات الكاذبة؟
غالبًا ما تكون حالات الرفض الكاذبة نتيجة لأنظمة صارمة للغاية، حيث تقوم بوضع علامة على المعاملات بناءً على أنماط أو خصائص محددة دون النظر إلى السياق الكامل للمعاملة.
- قواعد عدوانية للغاية
قد تمنع الأنظمة التي تحدد المعاملات من مواقع أو أجهزة محددة أو مبالغ عالية القيمة المعاملات المشروعة.
- عدم وجود سياق
يمكن أن تؤدي البيانات غير الكافية أو غير الدقيقة إلى قيام أنظمة الاحتيال بإساءة تفسير سلوك العملاء العادي على أنه مريب. على سبيل المثال:
- عميل شرعي يستخدم جهازًا جديدًا أو يتسوق من موقع مختلف.
- مبلغ شراء أعلى بكثير من المعتاد للعميل.
- أخطاء نموذج التعلم الآلي
قد تصنف نماذج الكشف عن الاحتيال بشكل غير صحيح المعاملة على أنها احتيالية بسبب بيانات التدريب المحدودة أو الخوارزميات المتحيزة، خاصة بالنسبة لسلوكيات العملاء الفريدة أو النادرة.
- المشغلات القائمة على السرعة
قد تمنع الأنظمة التي تراقب سرعة المعاملات بشكل غير صحيح عميلًا شرعيًا من تنفيذ إجراءات متعددة في تتابع سريع (على سبيل المثال، إعادة محاولة الدفع أو إجراء عمليات شراء متعددة).
كيفية تجنب الرفض الكاذب
لتقليل حالات الرفض الكاذب، يجب على الشركات اعتماد أفضل الممارسات التالية:
- تحسين خوارزميات الكشف عن الاحتيال: قم بتحديث النماذج بانتظام من خلال دمج رؤى التعلم الآلي للبقاء في طليعة أنماط الاحتيال المتطورة مع تقليل حالات الرفض الخاطئة.
- تحسين جودة البيانات: جمع بيانات المعاملات التفصيلية بما في ذلك موقع العميل، معلومات الجهاز، والرؤى السلوكية للتمييز بشكل أفضل بين المعاملات الاحتيالية والمعاملات المشروعة.
- مراقبة سلوك العملاء: استخدم تحليلات سلوكية لتتبع الانحرافات عن الأنماط العادية، مما يسمح لك بالإبلاغ عن النشاط المشبوه دون حظر المعاملات المشروعة.
- عرض دعم العملاء: توفير دعم واضح ويمكن الوصول إليه للعملاء الذين يواجهون حالات رفض كاذبة لحل المشكلات بسرعة وإكمال المعاملات.
5 طرق لمنع الرفض الكاذب
- ضبط إعدادات الكشف: تجنب القواعد الصارمة للغاية التي تحدد السيناريوهات الشائعة مثل عناوين الفواتير والشحن غير المتطابقة. استخدم التعلم الآلي لتحسين دقة الكشف.
- تنفيذ المصادقة متعددة العوامل: بدلاً من الرفض التام للمعاملات المشبوهة، يجب طلب التحقق الإضافي من خلال كلمات المرور لمرة واحدة (OTPs) لمزيد من الأمان.
- مراجعة المعاملات المرفوضة: تحليل أنماط المعاملات المرفوضة بانتظام لتحديد الإيجابيات الكاذبة المحتملة. اضبط أدوات منع رد المبالغ المدفوعة بناءً على هذه الأفكار.
- استفد من التعلم الآلي: تحليل بيانات المعاملات التاريخية لتحسينها قواعد كشف الاحتيال والتمييز بشكل أفضل بين النشاط الشرعي والاحتيال.
- استخدم الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ أنظمة متقدمة للكشف عن الاحتيال تعالج إشارات بيانات متعددة في الوقت الفعلي للحصول على تنبؤات أكثر دقة بالاحتيال، مما يؤدي إلى تحسين الأمان وتجربة العملاء.
بالنسبة للشركات التي تتطلع إلى تحقيق التوازن بين الأمان وتجربة العملاء، استكشف أنظمة اكتشاف الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي لـ البنوك، التجارة الإلكترونية و مزودي خدمة الدفع،
حالات الاستخدام
تطبيقات شرعية
- منصات التجارة الإلكترونية: الإبلاغ عن معاملة عالية القيمة تتوافق مع أنماط الاحتيال الشائعة، حتى لو كانت مشروعة.
- الخدمات المصرفية والمدفوعات: حظر المعاملات الدولية أو عمليات السحب من مواقع جديدة لأسباب أمنية.
- خدمات الاشتراك: رفض محاولات الدفع المتكررة بسبب الاختلافات الطفيفة في تفاصيل حامل البطاقة.
سيناريوهات احتيالية (ذات صلة غير مباشرة)
- الاحتيال واستغلال حالات الرفض الكاذب: يقوم المحتالون عمدًا بإطلاق عمليات رفض كاذبة لدراسة سلوكيات النظام، مثل العثور على حدود لإطلاق تنبيهات الاحتيال.
- استغلال العملاء المحبطين: قد يؤدي العملاء الذين يواجهون حالات رفض كاذبة متكررة إلى خفض إعدادات الأمان الخاصة بهم، مما يجعلهم أكثر عرضة للاحتيال الفعلي.
التأثيرات على الأعمال
خسائر مالية
- الإيرادات المفقودة: تؤدي حالات الرفض الكاذبة إلى فرص مبيعات ضائعة حيث يتخلى العملاء عن مشترياتهم بعد الرفض.
- تناقص العملاء: قد يتحول العملاء المحبطون إلى منافسين لديهم أنظمة احتيال أقل تدخلاً.
الضرر الذي يلحق بالسمعة
- عدم رضا العملاء: يؤدي الرفض الكاذب المتكرر إلى الإضرار بالثقة، مما يجعل العملاء أقل عرضة للعودة أو التوصية بالنشاط التجاري.
- تصور العلامة التجارية: قد يُنظر إلى الشركات ذات المعدلات العالية من الانخفاضات الكاذبة على أنها غير موثوقة أو مقيدة بشكل مفرط.
التحديات التشغيلية
- زيادة تكاليف الدعم: يتطلب حل شكاوى العملاء والنزاعات المتعلقة بحالات الرفض الكاذب موارد إضافية لدعم العملاء.
- موازنة الاحتيال ومعدلات الموافقة: يجب على الشركات تحسين أنظمة منع الاحتيال لتجنب القواعد العدوانية المفرطة مع الحفاظ على الأمن.
التأثيرات الإيجابية (إذا تمت إدارتها بشكل صحيح)
- أنظمة الاحتيال المحسنة: يمكن أن يساعد تحليل اتجاهات التراجع الخاطئة الشركات على تحسين دقة اكتشاف الاحتيال وتحسين تجربة العملاء.
- رؤى أفضل للعملاء: إن فهم الأسباب الكامنة وراء الرفض الكاذب يمكّن الشركات من تحسين ملفات تعريف المخاطر وتخصيص تجارب المستخدم.
عزز استراتيجيات منع الاحتيال الخاصة بك من خلال إدارة الاحتيال الحلول التي تستخدم أدوات متقدمة للتصدي بفعالية لتحديات الانخفاضات الكاذبة.
.jpeg)
